# Implantar um modelo personalizado
<a name="deploying-custom-model"></a>

Você pode implantar um modelo personalizado com o console, a AWS Command Line Interface, ou os AWS SDKs do Amazon Bedrock. Para obter informações sobre o uso da implantação para inferência, consulte [Use a deployment for on-demand inference](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/use-custom-model-on-demand.html). 

**Topics**
+ [

## Implantar um modelo personalizado (console)
](#deploy-custom-model-console)
+ [

## Implantar modelo personalizado (AWS Command Line Interface)
](#deploy-custom-model-cli)
+ [

## Implantar modelo personalizado (AWS SDKs)
](#deploy-custom-model-sdk)

## Implantar um modelo personalizado (console)
<a name="deploy-custom-model-console"></a>

Você implanta um modelo personalizado na página **Modelos personalizados** como se segue. Você também pode implantar um modelo na página **Modelo personalizado sob demanda** com os mesmos campos. Para encontrar essa página, em **Inferência e avaliação** no painel de navegação, escolha **Modelo personalizado sob demanda**.

**Para implantar um modelo personalizado**

1. Faça login no Console de gerenciamento da AWS usando um [perfil do IAM com as permissões do Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/getting-started.html) e abra o console do Amazon Bedrock em [https://console.aws.amazon.com/nova/](https://console.aws.amazon.com/nova/).

1. No painel de navegação à esquerda, escolha **Modelos personalizados** em **Modelos de base**.

1. Na guia **Modelos**, selecione o botão de opção do modelo que você deseja implantar.

1. Escolha **Configurar inferência** e **Implantar para uso sob demanda**.

1. Na página **Detalhes da implantação**, forneça as seguintes informações:
   + **Nome da implantação** (obrigatório): insira um nome exclusivo para a implantação.
   + **Descrição** (opcional): insira uma descrição para a implantação.
   + **Tags** (opcional): adicione tags para alocação de custos e gerenciamento de recursos.

1. Escolha **Criar**. Quando o status mostrar `Completed`, seu modelo personalizado estará pronto para inferência sob demanda. Para obter informações sobre o uso do modelo personalizado, consulte [Use a deployment for on-demand inference](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/use-custom-model-on-demand.html).

## Implantar modelo personalizado (AWS Command Line Interface)
<a name="deploy-custom-model-cli"></a>

Para implantar um modelo personalizado para inferência sob demanda usando a AWS Command Line Interface, use o comando `create-custom-model-deployment` com o nome do recurso da Amazon (ARN) do modelo personalizado. Esse comando usa a operação de API [CreateCustomModelDeployment](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_CreateCustomModelDeployment.html). Ele retorna o ARN da implantação que você pode usar como o `modelId` ao fazer solicitações de inferência. Para obter informações sobre o uso da implantação para inferência, consulte [Use a deployment for on-demand inference](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/use-custom-model-on-demand.html).

```
aws bedrock create-custom-model-deployment \
--model-deployment-name "Unique name" \
--model-arn "Custom Model ARN" \
--description "Deployment description" \
--tags '[
    {
        "key": "Environment",
        "value": "Production"
    },
    {
        "key": "Team",
        "value": "ML-Engineering"
    },
    {
        "key": "Project",
        "value": "CustomerSupport"
    }
]' \
--client-request-token "unique-deployment-token" \
--region region
```

## Implantar modelo personalizado (AWS SDKs)
<a name="deploy-custom-model-sdk"></a>

Para implantar um modelo personalizado para inferência sob demanda, use a operação de API [CreateCustomModelDeployment](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_CreateCustomModelDeployment.html) com o nome do recurso da Amazon (ARN) do modelo personalizado. Ela retorna o ARN da implantação que você pode usar como o `modelId` ao fazer solicitações de inferência. Para obter informações sobre o uso da implantação para inferência, consulte [Use a deployment for on-demand inference](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/use-custom-model-on-demand.html).

O código a seguir mostra como usar o SDK para Python (Boto3) para implantar um modelo personalizado. 

```
def create_custom_model_deployment(bedrock_client):
    """Create a custom model deployment
    Args:
        bedrock_client: A boto3 Bedrock client for making API calls
 
    Returns:
        str: The ARN of the created custom model deployment
 
    Raises:
        Exception: If there is an error creating the deployment
    """
 
    try:
        response = bedrock_client.create_custom_model_deployment(
            modelDeploymentName="Unique deployment name",
            modelArn="Custom Model ARN",
            description="Deployment description",
            tags=[
                {'key': 'Environment', 'value': 'Production'},
                {'key': 'Team', 'value': 'ML-Engineering'},
                {'key': 'Project', 'value': 'CustomerSupport'}
            ],
            clientRequestToken=f"deployment-{uuid.uuid4()}"
        )
 
        deployment_arn = response['customModelDeploymentArn']
        print(f"Deployment created: {deployment_arn}")
        return deployment_arn
 
    except Exception as e:
        print(f"Error creating deployment: {str(e)}")
        raise
```